Aprendizagem estatística para modelação de sistemas - Taouali, Okba
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O trabalho apresentado neste relatório enquadra-se no âmbito da Aprendizagem Automática, onde o objetivo é modelar um sistema não linear e identificar os parâmetros do modelo em questão on-line. Este modelo é desenvolvido num espaço de Hilbert de kernel reprodutor (RKHS). Estes modelos, ditos de representação ou de caixa negra, são lineares no que respeita aos seus parâmetros. Têm sido muito bem sucedidos na identificação de sistemas não lineares utilizando métodos de kernel.

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Produktbeschreibung
O trabalho apresentado neste relatório enquadra-se no âmbito da Aprendizagem Automática, onde o objetivo é modelar um sistema não linear e identificar os parâmetros do modelo em questão on-line. Este modelo é desenvolvido num espaço de Hilbert de kernel reprodutor (RKHS). Estes modelos, ditos de representação ou de caixa negra, são lineares no que respeita aos seus parâmetros. Têm sido muito bem sucedidos na identificação de sistemas não lineares utilizando métodos de kernel.
Autorenporträt
Okba Taouali se doctoró en Ingeniería Eléctrica en 2010 por la École Nationale d'Ingénieurs de Monastir (ENIM). Actualmente es profesor en la ENIM (Túnez) y catedrático en el FCIT de la Universidad de Tabuk (Arabia Saudí). Sus intereses de investigación incluyen : Aprendizaje automático, métodos kernel, diagnóstico de fallos.